HBase是一个分布式的、面向列的数据库，它可以存储海量的结构化或半结构化的数据。HBase的一个特点是它不支持原地更新，也就是说，当我们要修改某个单元格的值时，它不会直接覆盖原来的值，而是会在同一个位置插入一个新的版本，同时保留旧的版本。这样做的好处是可以提供多版本的历史记录，方便我们进行数据分析和回溯。但是，这样做也会带来一些问题，比如占用更多的存储空间，降低查询效率，以及增加数据一致性的复杂度。因此，我们需要合理地管理HBase中的数据，定期更新新数据和删除旧数据。
那么，HBase如何更新数据并删除旧数据呢？这里我们介绍两种方法：一种是通过设置版本数和时间戳来控制数据的生命周期，另一种是通过手动执行major compaction来清理过期或无用的数据。
第一种方法是通过设置版本数和时间戳来控制数据的生命周期。HBase中每个单元格都有一个时间戳，表示该单元格的创建或修改时间。我们可以在创建表或列族时指定最大版本数（max versions），表示每个单元格可以保留多少个版本。当插入一个新版本时，如果超过了最大版本数，那么最旧的版本就会被删除。我们也可以在查询时指定最小时间戳（min timestamp）和最大时间戳（max timestamp），表示只返回这个时间范围内的版本。这样，我们就可以根据需要只查看最新或最近的数据，而忽略过时或过早的数据。
第二种方法是通过手动执行major compaction来清理过期或无用的数据。HBase中每个表都由多个region组成，每个region都由多个store组成，每个store都由多个store file组成。当我们对表进行写入或更新操作时，HBase会先将数据写入内存中的memstore，当memstore满了时，就会将其刷写到磁盘上形成一个store file。随着写入操作的不断进行，每个store会产生很多个store file，这些store file可能包含重复或冗余的数据。为了减少store file的数量和大小，HBase会定期进行minor compaction和major compaction。minor compaction是将几个小的store file合并成一个大的store file，但不会删除任何数据。major compaction是将所有的store file合并成一个store file，并且删除掉已经被标记为删除或者超过了最大版本数或者超出了时间范围的数据。major compaction可以有效地释放存储空间和提高查询效率，但是它也会消耗很多资源和时间，并且可能影响正常的读写操作。因此，HBase默认不会自动执行major compaction，而是需要我们根据实际情况手动触发。我们可以通过HBase shell或者Java API来执行major compaction。